从全球各地飞到拉斯维加斯参加或观摩2018国际消费类电子产品展览会(CES)的人，真切感受到了智能家居、无人驾驶、智能机器人、智能芯片等人工智能技术的触手可及和中国力量的崛起。
2017年11月，国际咨询巨头德国罗兰贝格发布《中国人工智能创新应用白皮书》预测，到2030年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益，汽车、零售等将成为影响最大的传统产业。
在这样的背景下，中美两国纷纷布局，谁能在这条热点赛道上领跑？科技日报记者采访了一些业界人士。
自动驾驶能否带中国切入领先赛道
站在人工智能风口的中国公司已抢先上演无人驾驶重头戏，吸引了全球的注意力。
在北京西二旗百度办公大厦周围，行驶中的迷你巴士上坐着几名百度员工，扫地车正清扫路面，智行者物流车给站在寒风中的讲解员送来一条围巾……
近日，百度集团总裁兼首席运营官陆奇以中美连线直播的形式，展示了10辆搭载Apollo 2.0的林肯汽车、金龙客车、物流车、扫地车等组成的测试车队，它们具有转弯、变道、信号灯识别、自动跟车、超车、避让障碍物、掉头等多种能力，除特定情况外，已无需人工干预。这意味着，百度无人驾驶技术已经达到了上路标准。
著名自媒体人王冠雄对科技日报记者说：“这是百度第一次向全球介绍他们的自动驾驶，‘Apollo’让世界发现，中国与美国的AI距离越来越短。”在此之前，人们的目光都聚焦于在无人驾驶领域率先布局的谷歌、特斯拉等美国科技企业身上，但是，率先达到简单道路无人化标准的是中国的百度。
“研发资金大量投入，技术方向全面转变，AI驱动战略让百度获得了与谷歌共同领跑自动驾驶领域的竞争力，并在一定程度上改变了国内擅长微创新，但原生态级别的创新却举步维艰的状况。”王冠雄说。
想领跑必须正视差距
2017年12月29日，《福布斯》发表的年终回顾文章称，中国作为人工智能领域主要竞争者开始崛起。
不仅《福布斯》，2017年，中国人工智能发展速度正在赶超美国的声音不断在美国《纽约时报》《麻省理工科技评论》、日本《读卖新闻》、西班牙《国家报》等国外有影响力的媒体上出现，这些媒体纷纷称，人工智能“双寡头”时代已经到来。是这样吗？
针对科技日报记者的问题，微软中国公司表示，从论文发表数量看，在人工智能全球最大的国际会议上发表论文的作者中，约有一半是中文名字。从市场表现看，以BAT为代表的中国公司的研发能力上升得非常快。从微软在中国的微软亚洲研究院、微软互联网工程院看，微软在中国研发的水准完全不输于美国、欧洲及其他地方。比如，微软亚洲研究院孙剑博士牵头的残差网络，被业界称为近期最了不起的突破，几乎所有做计算机视觉的人都要用到它。
在陆奇看来，中国AI所具有的优势是人才众多、市场发展快、友好和有利的政策环境，结构性优势尤其突出。13.8亿总人口、11亿部智能手机、2亿辆汽车、200多家汽车整车厂商所带来的海量数据为AI创新发展提供了决定性支撑。
陆奇说：“AI科技人才和技术，以前美国是唯一一个拥有这些元素的国家，现在中国也有。尽管从高端技术和人才角度看来，美国仍然领先，但是中美的距离越来越短。”
微软也提醒我们关注中美在人工智能领域的差距：“尽管小冰等微软亚洲研究院在中国本土研发的产品已领先全球。但很多时候不仅我们自问，业内外也很关心，这种领先包含了多少尖端技术突破？坦率地说，和美国相比，我们还有一段距离，还需要更加努力。”
而人才的获得便是缩短这种差距的关键保证，虽然美国仍然拥有全球众多顶尖的科技人才，但以2017年初号称“微软最牛中国人”的陆奇跳槽百度为标志，越来越多的人工智能领域科技精英开始向中国聚集。
与此同时，国内人才流动频繁，有“人工智能黄埔军校之称”的微软对中国的人才培养作出了巨大贡献，不仅中国很多著名的IT企业领导和新生代领导都出自微软，在新的AI的浪潮下，如Face++、旷视等中国不少初创企业都是微软培养出来的，成为中国了不起的人才基地。
百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇亦坦言，历史上不管是微软还是谷歌的确为我国培养了很多人才，也都有过“人才出走”的经历。但是，这些人尤其是人工智能领域的杰出人才，大多留在了中国创业。
在竞争中合作互补
2017年10月20日，人工智能初创公司地平线获得来自英特尔投资领投的近亿美元的A+轮注资，使其为自动驾驶汽车、智能摄像头等终端设备安装“大脑”的设想获得了商业落地加速的重要保证。在CES上，英特尔和地平线联合展示了最新的智能驾驶研究成果，包括联合实车演示。
在英特尔看来，中美之间在人工智能领域虽有竞争，更有合作和互补。国家千人计划特聘专家、科技部国家新一代人工智能战略咨询委员会委员余凯博士创办地平线仅仅两年，就带领团队取得了众多突破性进展，使地平线成为目前中国唯一在世界四大汽车市场(美国、德国、日本和中国)与全球顶级OEMs和Tier1s建立合作伙伴关系的自动驾驶初创企业。
20年来，中国互联网真正获得全行业认可的产品理念只有“微创新”，号称微小的创新可以改变世界。虽然舆论指责不断，却也为创新乏术的互联网兄弟们指明了道路。在这轮以人工智能为标注的中美科技行业洗牌和格局重塑中，地平线、百度这样的企业或成创新领头羊。
这是王冠雄对中国互联网企业创新能力的描述，他对科技日报记者说：“人工智能战略和世界领先的自动驾驶系统，让百度找回了‘技术驱动商业’的互联网本质。自然，也再次成为国内外关注的焦点。”
王冠雄认为，从工业、政策等支持上，美国总是走在世界前端，一方面是因为它的创新机制和社会运转方式，为某些科技核心地区提供了灵活机变的发展机会；另一方面它的政策灵活性与社会安全性结合得非常好。而百度正在联手行业合作伙伴共同开展的自动驾驶相关技术测试、体验示范、商业运营及标准法规探索，为我国寻找了一个相对稳妥、更具可行性的公共管理和新科技发展的平衡点。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。
从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式。
模式一：生态构建着——全产业链生态+场景应用作为突破口。
关键成功因素：大量计算能力投入，积累海量优质多维数据，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景应用为入口，积累用户。
模式二：技术算法驱动者——技术层+场景应用作为突破口。
关键成功因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户。
模式三：应用聚焦者——场景应用。
关键成功因素：掌握细分市场数据，选择合适的场景构建应用，建立大量多维度的场景应用，抓住用户；同时，与互联网公司合作，有效结合传统商业模式和人工智能。
模式四：垂直领域先行者——杀手级应用+逐渐构建垂直领域生态。
关键成功因素：在应用较广泛且有海量数据的场景能率先推出杀手级应用，从而积累用户，成为该垂直行业的主导者；通过积累海量数据，逐步向应用平台、通用技术、基础算法拓展。
模式五：基础设施提供者——从基础设施切入，并向产业链下游拓展。
关键成功因素：开发具有智能计算能力的新型芯片，如图像、语音识别芯片等、拓展芯片的应用场景；在移动智能设备、大型服务器、无人机（车），机器人等设备、设施上广泛集成运用，提供更加高效、低成本的运算能力、服务，与相关行业进行深度整合。
资料来源：互联网，观研天下GSL整理
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